200-доларовият абонамент за ChatGPT може да струва на OpenAI цели $14 000, ако го използвате в пълния му капацитет

Математиката зад абонаментите за AI инструментите започва да изглежда тревожна. Фиксираните месечни цени допринесоха за бързото разпространение на инструменти като ChatGPT и Claude, но нов анализ сочи, че тези такси може би не покриват дори и малка част от реалните разходи при интензивното им ползване. С нарастващото натоварване на тези системи от страна на потребителите и навлизането на все по-взискателни работни процеси, разликата между приходите и разходите за изчислителна мощност става все по-трудна за пренебрегване.

SemiAnalysis изчисли колко голяма е всъщност тази разлика. След тестване на абонаментните нива както на OpenAI, така и на Anthropic (като изпълняване дългосрочни задачи за кодиране и агентни задачи, докато се изчерпаха седмичните лимити), компанията установи, че разходите за теоретично максимално използване на тези планове, ако се ценообразуват по стандартни API тарифи далеч надхвърлят това, което потребителите действително плащат.

Абонамент за ChatGPT Pro 20x на стойност 200 долара може да струва до 14 000 долара при ценообразуване по API, ако се използва напълно. Планът Claude Max 20x на Anthropic, също на цена 200 долара на месец има сравним таван, като потенциалното използване възлиза на около 8000 долара в разходи за токени.

Тези цифри помагат да се обясни защо степента на използване е толкова важна за AI компаниите, които ги предлагат. Според SemiAnalysis, Anthropic достига прага на рентабилност за Claude Pro и Claude Max 5x при около 20% използване. Маржът на OpenAI е по-малък. Компанията започва да губи пари от ChatGPT Plus и ChatGPT Pro 5x, веднага щом използването надхвърли 11,4%.

Recently, we purchased one of each Anthropic/OpenAI subscription plan and randomly ran long horizon coding tasks until we exhausted the weekly limit. It's widely believed that a $200/month plan maxes out at ~$2000/month worth of tokens (assuming API pricing). However, we found… pic.twitter.com/1e0zFhbFuo

— SemiAnalysis (@SemiAnalysis_) June 10, 2026

В най-високия ценови сегмент икономическите показатели стават все по-неблагоприятни. При най-скъпите си планове Anthropic достига нулева брутна печалба при около 10% използване, докато OpenAI преминава в отрицателна територия при едва 5,7%. Не е необходимо изключително интензивно използване, за да станат тези абонаменти нерентабилни за компаниите, които ги предлагат. Коригирането на цените или ограничаването на достъпа не е лесно решение. Моделите на абонамент са от основно значение за растежа на потребителите, а оттеглянето им рискува да забави динамиката на пазара, където възможностите остават ключов конкурентен фактор.

Част от натиска се дължи на начина, по който изкуственият интелект се използва на практика. Разходът на токени нараства бързо, особено при агентни системи, които могат да изискват до 1000 пъти повече токени в сравнение със стандартни подсказки/текстови заявки. Този вид търсене вече принуждава големите организации да преосмислят доколко свободно трябва да се внедряват тези инструменти.

Microsoft, Meta и Amazon са се оттеглили от вътрешни инициативи, насърчаващи интензивното използване, след като разходите са се увеличили. В един широко цитиран пример една компания изразходва 500 милиона долара за един месец, използвайки Claude на Anthropic, главно защото не е успяла да наложи ограничения на достъпа на служителите. Този вид преразход подтиква компаниите към по-контролирани подходи. Една стратегия, която набира популярност е прехвърлянето на натоварването между AI моделите в зависимост от задачата. По-сложните заявки се насочват към най-скъпите авангардни модели, докато рутинната работа се обработва от по-евтини алтернативи.

FWIW, this was nearly exactly 1 full month of $200 plan of ChatGPT for me, not quite $14k but I also didn't max it every week (although came close on most weeks). pic.twitter.com/Nw1eQPssIr

— Dong Ming (@dming) June 14, 2026

По този начин икономиите могат да бъдат значителни. Доклад на The Wall Street Journal установи, че пренасочването на задачите по този начин може да намали разходите с до 95%. Някои компании вече са направили тази промяна. Други отиват още по-далеч, като изграждат свои собствени AI системи върху модели с отворен код, обучени на вътрешни данни. Макар това да изисква повече първоначални инвестиции, то предлага по-строг контрол над разходите и намалява зависимостта от външни доставчици. В някои случаи тези персонализирани системи могат дори да надминат по ефективност моделите от най-ново поколение за общо предназначение при конкретни случаи на употреба.

Има известни очаквания, че разходите ще намалеят с времето. С разширяването на инфраструктурата и замяната на по-старите модели с по-нови, разходите за експлоатация на системи от среден клас би трябвало да спаднат. SemiAnalysis предполага, че моделите от ниво Opus 4.8 в крайна сметка биха могли да се предлагат на печеливша цена от около 20 долара на месец. Това обаче не важи за най-модерните системи. AI моделите от типа Frontier, включително тези, които все още са в процес на разработка остават скъпи за експлоатация. Цената на най-високотехнологичните им възможности може все повече да се определя чрез API, а не да се включва в абонаментите за потребители.

Засега доставчиците на AI се борят с две неща: потребителите искат мощни инструменти на ниски, предвидими месечни цени, но инфраструктурата за тяхното функциониране остава скъпа и силно зависима от използването. Изпълнителният директор на OpenAI Сам Алтман признава напрежението, като отбелязва, че нарастващите разходи за токени се превръщат в сериозен проблем и че компанията работи, за да помогне на потребителите да „получат повече стойност за по-малко разходи“ при използването на ChatGPT.